Advertisement

基于Gensim-Word2Vec和SVM的文本情感分析.包含完整代码及数据,可直接运行

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用Gensim库中的Word2Vec模型与支持向量机(SVM)进行文本情感分类，提供详尽代码与训练数据，便于用户快速上手实践。 使用gensim-word2vec结合SVM进行评论情感分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Gensim-Word2Vec和SVM的文本情感分析.包含完整代码及数据,可直接运行
    优质
    本项目采用Gensim库中的Word2Vec模型与支持向量机(SVM)进行文本情感分类，提供详尽代码与训练数据，便于用户快速上手实践。 使用gensim-word2vec结合SVM进行评论情感分析。
     
  • PyTorch文本分类Word2Vec+TextCNN. 包含完整代码和数据，可直接运行
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch实现的基于Word2Vec与TextCNN模型进行文本分类的方案。内嵌全部所需代码及数据集，方便用户直接运行与实验。 PyTorch文本分类使用Word2Vec与TextCNN的完整代码及数据集可以实现直接运行。
     
  • 使用TensorFlow进行IMDB文本情感分析的完整代码（含数据及词向量，可直接运行）
    优质
    本资源提供基于TensorFlow实现的IMDb电影评论情感分析完整代码。包含预处理、词嵌入以及模型训练步骤，确保用户可以直接运行以快速入门深度学习文本分类项目。 基于TensorFlow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。
     
  • 基于Word2Vec和SVM的情感分析代码
    优质
    本项目采用Word2Vec模型结合支持向量机(SVM)进行文本情感分类，提供了一套高效的情感分析解决方案，适用于多种文本数据集。 word2vec与SVM结合的情感分析代码主要用于处理文本数据，并利用词向量模型提取特征。该方法首先使用word2vec将词语转换为数值型表示，然后通过支持向量机进行分类预测。此过程能够有效提升情感分析的准确性和效率。
     
  • 电商评论情感分析课程设计：运用Word2Vec与SVM模型，附完整代码和数据支持直接运行
    优质
    本课程详细讲解如何利用Word2Vec提取电商评论文本特征，并结合SVM进行情感分类。提供全套代码及数据资源，便于学习者实践操作。 课程设计：基于Word2Vec+SVM对电商评论数据进行情感分析。提供完整代码和数据，可以直接运行。
     
  • PyTorch实现的中文文本情感分类完整代码及数据包（可直接运行的高分项目）.zip
    优质
    本资源提供了一个完整的PyTorch框架下中文文本情感分类解决方案，包括详细注释的源代码和预处理后的数据集。该项目经过优化可以直接运行，并获得了较高的评价分数，在进行相关研究或实践时非常实用。 该资源包含了使用Pytorch实现的中文文本分类情感分析完整代码及模型数据，可以直接运行。其中提供了两种不同的模型选择：BiLSTM-attention 和 普通的 LSTM，用户可以根据自己的需求自行决定选用哪种模型。所有相关代码均已调试完成并可直接下载使用。
     
  • 基于LSTM模型的酒店中文评论情感分析，包含数据集可直接运行
    优质
    本项目运用LSTM模型对酒店中文评论进行情感分析，并提供了一个可以直接运行的数据集。通过训练，模型能够准确识别和分类顾客评价的情感倾向，为酒店业者优化服务提供有力支持。 使用LSTM模型进行酒店中文评论的情感分析。该情感分析包括数据集，并可以直接运行。
     
  • 基于Python的文本关键词和主题提取（含完整数据及可直接运行的代码）
    优质
    本教程详细介绍如何使用Python进行文本关键词与主题的高效抽取，附带详尽的数据集和可以直接运行的源代码。 基于Python的文本关键词主题提取完整数据代码可以直接运行。
     
  • 用Python编写的论坛帖子情感分析代码及数据包（可直接运行）.rar
    优质
    这段资源包含一个使用Python语言编写的论坛帖子情感分析代码和相关数据包，用户可以下载后直接运行进行情感分析实验。 课程项目文本分类分析 二、项目内容：爬取川大匿名社区SCUinfo在一段时间内的帖子，并对其进行情感分类分析，包括情绪分类（积极，消极）以及帖子内容关联分析等。 三、个人工作完成报告 3.1 工作概述：负责数据收集、预处理及简单的情感分析任务。 3.2 爬虫方案： scuinfo为动态加载网页并且有移动端验证。使用Scrapy尝试爬取数据失败，需要对爬虫进行大量定制优化以提高效率。最终选择了之前用于爬取QQ空间的方式：利用selenium库调用firefox浏览器驱动，并通过代码模拟人为操作来获取页面数据。 在得到对应的数据后，利用etree和xpath选取目标节点的数据。 优点： - 能轻松解决网页动态加载、登录验证及移动端验证等问题 缺点： - 需要保持浏览器前台运行且为单线程模式，爬取效率相对较低 关键代码如下所示。
     
  • 基于Word2Vec、BERT、LSTM、TextCNN、TF-IDF、BERT_WWM、SVM和FastText的文本情感分类代码
    优质
    本项目汇集了多种自然语言处理技术（包括Word2Vec、BERT、LSTM等），旨在实现高效准确的文本情感分类，适用于研究与实际应用。 TF-IDF、Word2Vec、BERT、LSTM、TextCNN、TF-IDF、BERT_wwm 和 SVM 等方法可用于文本情感分类，并且包含一份可以直接下载并运行的数据集。